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數(shù)據模擬準備 數(shù)據庫環(huán)境安裝 模擬數(shù)據生產或導入 3、預集成驗證和優(yōu)化 遷移方案集成測試 業(yè)務應用連接、功能測試 數(shù)據測試 業(yè)務切換測試 回退方案測試 操作測試 遷移方案優(yōu)化 實施流程優(yōu)化 實施方案操作優(yōu)化 回退方案優(yōu)化 學習了解更多可前往查看云學院《云遷移基礎》課程。 華為云 面向來自:百科Spark性能改進的各種優(yōu)化技術,包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數(shù)據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。來自:百科
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之外,TBE的算子融合和優(yōu)化能力也是由調度模塊中的融合(Fusion)子模塊提供的。 算子編寫完成后,需要生成中間表示來進一步優(yōu)化,而中間表示模塊通過類似于TVM的IR格式來進行中間表示的生成。在中間表示生成后,需要將模塊針對各種應用場景進行編譯優(yōu)化,優(yōu)化的方式有雙緩沖(Double來自:百科區(qū)域 內存優(yōu)化網絡增強型 M3ne 2核 16GB X86計算 華北-北京四 內存優(yōu)化網絡增強型 M3ne 4核 32GB X86計算 華北-北京四 內存優(yōu)化型 M3 2核 16GB X86計算 華東-上海一 內存優(yōu)化型 M6 4核 32GB X86計算 華東-上海一 內存優(yōu)化型 M7來自:專題
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